Sentic Computing : A Common-Sense-Based Framework for Concept-Level Sentiment Analysis
Lingua: inglese
Editore: Palgrave Macmillan, 2019
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This volume presents a knowledge-based approach to concept-level sentiment analysis at the crossroads between affective computing, information extraction, and common-sense computing, which exploits both computer and social sciences to better interpret and process information on the Web. Concept-level sentiment analysis goes beyond a mere word-level analysis of text in order to enable a more efficient passage from (unstructured) textual information to (structured) machine-processable data, in potentially any domain. Readers will discover the following key novelties, that make this approach so unique and avant-garde, being reviewed and discussed:- Sentic Computing's multi-disciplinary approach to sentiment analysis-evidenced by the concomitant use of AI, linguistics and psychology for knowledge representation and inference- Sentic Computing's shift from syntax to semantics-enabled by the adoption of the bag-of-concepts model instead of simply counting word co-occurrence frequencies in text- Sentic Computing's shift from statistics to linguistics-implemented by allowing sentiments to flow from concept to concept based on the dependency relation between clausesThis volume is the first in the Series Socio-Affective Computing edited by Dr Amir Hussain and Dr Erik Cambria and will be of interest to researchers in the fields of socially intelligent, affective and multimodal human-machine interaction andsystems.…
Codice articolo 9783319795164
- Titolo
- Sentic Computing : A Common-Sense-Based Framework for Concept-Level Sentiment Analysis
- Autore
- Amir Hussain
- Editore
- Palgrave Macmillan
- Anno di pubblicazione
- 2019
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319795163
- ISBN 13
- 9783319795164
- Peso dell'articolo
- 348 grammi
- Dimensioni
- 235x155x11 mm
- Serie
- Libro 1 di 10: Socio-Affective Computing
Concept-level sentiment analysis goes beyond a mere word-level analysis of text in order to enable a more efficient passage from (unstructured) textual information to (structured) machine-processable data, in potentially any domain.
Readers will discover the following key novelties, that make this approach so unique and avant-garde, being reviewed and discussed:
Sentic Computing's multi-disciplinary approach to sentiment analysis-evidenced by the concomitant use of AI, linguistics and psychology for knowledge representation and inference
Sentic Computings shift from syntax to semantics-enabled by the adoption of the bag-of-concepts model instead of simply counting word co-occurrence frequencies in text
Sentic Computing's shift from statistics to linguistics-implemented by allowing sentiments to flow from concept to concept based on the dependency relation between clauses
This volume is the first in the Series Socio-Affective Computing edited by Dr Amir Hussain and Dr Erik Cambria and will be of interest to researchers in the fields of socially intelligent, affective and multimodal human-machine interaction and systems.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
This volume presents a knowledge-based approach to concept-level sentiment analysis at the crossroads between affective computing, information extraction, and common-sense computing, which exploits both computer and social sciences to better interpret and process information on the Web.
Concept-level sentiment analysis goes beyond a mere word-level analysis of text in order to enable a more efficient passage from (unstructured) textual information to (structured) machine-processable data, in potentially any domain.
Readers will discover the following key novelties, that make this approach so unique and avant-garde, being reviewed and discussed:
Sentic Computing's multi-disciplinary approach to sentiment analysis-evidenced by the concomitant use of AI, linguistics and psychology for knowledge representation and inference
Sentic Computing s shift from syntax to semantics-enabled by the adoption of the bag-of-concepts model instead of simply counting word co-occurrence frequencies in text
Sentic Computing's shift from statistics to linguistics-implemented by allowing sentiments to flow from concept to concept based on the dependency relation between clausesThis volume is the first in the Series Socio-Affective Computing edited by Dr Amir Hussain and Dr Erik Cambria and will be of interest to researchers in the fields of socially intelligent, affective and multimodal human-machine interaction and systems.
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